CN112104878A - 图像编码方法、装置、编码端设备及存储介质 - Google Patents

图像编码方法、装置、编码端设备及存储介质 Download PDF

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CN112104878A CN202010848991.4A CN202010848991A CN112104878A CN 112104878 A CN112104878 A CN 112104878A CN 202010848991 A CN202010848991 A CN 202010848991A CN 112104878 A CN112104878 A CN 112104878A
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Abstract

本公开提供一种图像编码方法、装置、编码端设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，能够解决采用现有的无损编码方式对雷达态势图进行编码，编码后的雷达态势图在传输过程中码流较大的问题。具体技术方案为：获取当前帧雷达态势图并对所述当前帧雷达态势图进行灰度降级；对所述当前帧雷达态势图进行灰度降级后，获取所述当前帧雷达态势图的变化区域；根据所述变化区域对所述当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧雷达态势图；将所述重建后的当前帧雷达态势图进行编码并发送至解码端设备。本发明用于减少编码后的雷达态势图在传输过程中码流，提高图像传输效率。

Description

图像编码方法、装置、编码端设备及存储介质
技术领域
本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及图像编码方法、装置、编码端设备及存储介质。
背景技术
在图像编解码传输中，雷达态势图是一种较为特殊的图像，有着细节丰富同时又色彩单一、形状简单等特点。因此，在对雷达态势图进行压缩编码时，若想保留图像的丰富细节，需采用无损编码的方式。
现有常用的无损编码方式有无量化的联合图像专家小组(Joint PhotographicExperts Group，JPEG)、h264以及可移植网络图形格式(Portable Network GraphicFormat，PNG)编码等几种。但是，由于雷达态势图像待编码的细节信息过于丰富且存在大量帧间量化噪声，因此，采用这几种编码方式对雷达态势图进行编码，编码后的雷达态势图在传输过程中码流较大。
发明内容
本公开实施例提供一种图像编码方法、装置、编码端设备及存储介质，能够解决采用现有的无损编码方式对雷达态势图进行编码，编码后的雷达态势图在传输过程中码流较大的问题。所述技术方案如下：
根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像编码方法，包括：
获取当前帧雷达态势图并对所述当前帧雷达态势图进行灰度降级；
对所述当前帧雷达态势图进行灰度降级后，获取所述当前帧雷达态势图的变化区域；
根据所述变化区域对所述当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧雷达态势图；
将所述重建后的当前帧雷达态势图进行编码并发送至解码端设备。
本公开实施例提供的图像编码方法，能够获取当前帧雷达态势图并对该当前帧雷达态势图进行灰度降级；对该当前帧雷达态势图进行灰度降级后，获取该当前帧雷达态势图的变化区域；根据该变化区域对该当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧雷达态势图；将该重建后的当前帧雷达态势图进行编码并发送至解码端设备，通过对该当前帧雷达态势图进行灰度降级，能够有效地减少编码量，进而减少当前帧雷达态势图在传输过程中码流；通过获取该当前帧雷达态势图的变化区域并根据该变化区域对该当前帧雷达态势图进行重建，能够有效地去除重建后的当前帧雷达态势图中的量化噪点，进而减少编码后的雷达态势图在传输过程中码流，提高图像传输效率。
在一个实施例中，所述获取当前帧雷达态势图前，所述方法还包括：
获取参考帧雷达态势图并对所述参考帧雷达态势图进行灰度降级，所述参考帧雷达态势图为所述当前帧雷达态势图前的任一帧雷达态势图；
获取所述当前帧雷达态势图的变化区域包括：
将所述当前帧雷达态势图与所述参考帧雷达态势图做差值运算，得到差值图像；
从所述差值图像中获取所述变化区域。
通过对该当前帧雷达态势图与该参考帧雷达态势图做差值运算，能够准确的得到差值图像。
在一个实施例中，所述从所述差值图像中获取所述变化区域包括：
对所述差值图像进行均值滤波，得到滤波后的差值图像；
对所述滤波后的差值图像进行分割，得到所述变化区域。
通过对该差值图像进行均值滤波，能够有效地对该差值图像中的噪声进行平滑处理，进而避免了对该差值图像进行分割时，该差值图像中的噪声影响分割得到的变化区域的准确性。
在一个实施例中，所述对所述滤波后的差值图像进行分割，得到所述变化区域包括：
获取所述滤波后的差值图像的直方图；
根据所述直方图获取灰度分割阈值；
根据所述灰度分割阈值对所述滤波后的差值图像进行分割，得到所述变化区域。
通过获取该直方图并根据该直方图获取灰度分割阈值，能够准确的对该滤波后的差值图像进行分割，进而准确的得到该变化区域。
在一个实施例中，所述根据所述变化区域对所述当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧雷达态势图包括：
根据所述变化区域和所述参考帧雷达态势图对所述当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧雷达态势图。
通过根据该变化区域和参考帧雷达态势图对该当前帧雷达态势图进行重建，能够有效地去除该当前帧雷达态势图中的噪声，进而减少了该编码后的当前帧雷达态势图的码流数据量。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像编码装置，包括：
当前帧雷达态势图获取模块，用于获取当前帧雷达态势图并对所述当前帧雷达态势图进行灰度降级；
变化区域获取模块，用于对所述当前帧雷达态势图进行灰度降级后，获取所述当前帧雷达态势图的变化区域；
当前帧雷达态势图重建模块，用于根据所述变化区域对所述当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧雷达态势图；
当前帧雷达态势图编码模块，用于将所述重建后的当前帧雷达态势图进行编码并发送至解码端设备。
在一个实施例中，所述装置还包括：
参考帧雷达态势图获取模块，用于获取参考帧雷达态势图并对所述参考帧雷达态势图进行灰度降级，所述参考帧雷达态势图为所述当前帧雷达态势图前的任一帧雷达态势图；
所述变化区域获取模块用于：
将所述当前帧雷达态势图与所述参考帧雷达态势图做差值运算，得到差值图像；
从所述差值图像中获取所述变化区域。
在一个实施例中，所述变化区域获取模块用于：
对所述差值图像进行均值滤波，得到滤波后的差值图像；
对所述滤波后的差值图像进行分割，得到所述变化区域。
在一个实施例中，所述变化区域获取模块用于：
获取所述滤波后的差值图像的直方图；
根据所述直方图获取灰度分割阈值；
根据所述灰度分割阈值对所述滤波后的差值图像进行分割，得到所述变化区域。
在一个实施例中，所述当前帧雷达态势图重建模块用于：
根据所述变化区域和所述参考帧雷达态势图对所述当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧雷达态势图。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种编码端设备，所述编码端设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条计算机指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现第一方面中任一项所述的图像编码方法中所执行的步骤。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条计算机指令，所述指令由处理器加载并执行以实现第一方面中任一项所述的图像编码方法中所执行的步骤。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是本公开实施例提供的一种图像编码方法的流程图；
图2是本公开实施例提供的一种雷达态势图的示意图；
图3是本公开实施例提供的一种差值图像的示意图；
图4是本公开实施例提供的一种差值图像的直方图的示意图；
图5是本公开实施例提供的一种变化区域的示意图；
图6是本公开实施例提供的一种图像编码装置的结构图一；
图7是本公开实施例提供的一种图像编码装置的结构图二；
图8是本公开实施例提供的一种编码端设备的结构图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是本公开实施例提供的一种图像编码方法的流程图。如图1所示，该方法包括：
S101、获取当前帧雷达态势图并对该当前帧雷达态势图进行灰度降级。
例如图2所示，图2左侧的图(a)的灰度为256级(8bit)。由于雷达态势图的色彩较为单一，若直接对当前帧雷达态势图的灰度直接进行压缩编码，会产生很多不必要的码流，因此，为尽可能的减少编码量，又不影响当前帧雷达态势图，在本实施例中，将256级灰度当前帧雷达态势图转换为32级灰度的当前帧雷达态势图。灰度降级的公式如下：
Figure BDA0002644093020000051
其中，Img(x，y)为灰度降级前的当前帧雷达态势图，newImg(x，y)为经过灰度降级的当前帧雷达态势图，floor为取整运算，level为灰度降级的级数。例如，在本实施例中，level＝8。
结合图2所示，(a)为256级灰度的当前帧雷达态势图，(b)为经过灰度降低的32级灰度的当前帧雷达态势图。
示例性地，level还可以取其他大于1的整数，本实施例此处不做限制。
此处需要说明的是，在获取当前帧雷达态势图前，需获取参考帧雷达态势图并对该参考帧雷达态势图进行灰度降级，该参考帧雷达态势图为该当前帧雷达态势图前的任一帧雷达态势图。参考帧雷达态势图的灰度降级方法与当前帧雷达态势图类似，本实施例此处不再赘述。
S102、对该当前帧雷达态势图进行灰度降级后，获取该当前帧雷达态势图的变化区域。
在本步骤中，将该当前帧雷达态势图与该参考帧雷达态势图做差值运算，得到差值图像；从该差值图像中获取该变化区域。
下面对如何从差值图像中获取该变化区域进行说明。
由于当前帧雷达态势图相比较于参考帧雷达态势图，其大部分区域应为非变化区域，因此，将当前帧雷达态势图与参考帧雷达态势图做差值运算，得到差值图像，再从该差值图像中即可获取该当前帧雷达态势图的变化区域。但由于获取的当前帧雷达态势图为经过模数转换的图像，因此在当前帧雷达态势图中会混杂入一定的量化噪声，这些量化噪声同样会存在于差值图像中，因此，需对差值图像进行去噪处理。示例性地，差值图像如图3所示，其中白色弧形框为变化区域，其余为噪声区域的量化噪点。
分析图3所示的差值图像可以发现，变化区域内像素较为聚集，且灰度值要比噪声区域灰度值大。因此，针对差值图像，可采取均值滤波以及阈值分割的方法来对差值图像的量化噪声进行去噪处理。
下面对如何对差值图像进行量化噪声进行去噪处理进行说明。
示例性地，对该差值图像进行均值滤波，得到滤波后的差值图像；对该滤波后的差值图像进行分割，得到该变化区域。
下面对如何对该差值图像进行均值滤波进行说明。
在本实施中，对差值图像进行均值滤波，其中滤波窗口大小(m，n)设定为(33，33)。计算差值图像中窗口区域的像素均值，然后将均值赋值给窗口中心处的像素。均值滤波的具体公式如下：
Figure BDA0002644093020000071
其中，Sxy表示中心点在(x，y)处，大小为m×n的滤波器窗口，g(s，t)表示原差值图像，f(x，y)表示均值滤波后得到的差值图像。示例性地，滤波窗口大小(m，n)还可以设定为其他值，本实施例此处不做具体限制。
进一步地，对该差值图像进行均值滤波后，对该滤波后的差值图像进行分割，得到变化区域。下面对如何对滤波后的差值图像进行分割进行说明。
示例性地，获取该滤波后的差值图像的直方图；根据该直方图获取灰度分割阈值；根据该灰度分割阈值对所述滤波后的差值图像进行分割，得到该变化区域。
示例性地，该差值图像的直方图如图4所示，该直方图表示该差值图像中不同灰度值的像素点的数量，即图4中的横坐标表示灰度值，纵坐标表示像素点的数量。在本实施中，采用自适应迭代阈值分割法对该波后的差值图像进行分割。自适应迭代阈值分割法是通过对直方图进行迭代运算，找到合适的灰度分割阈值(对应直方图中的谷底位置)，再利用该灰度分割阈值对滤波后的差值图像进行分割。
对滤波后的差值图像进行分割的具体过程为：首先猜测一个初始灰度分割阈值，然后再通过对直方图的多次计算对灰度分割阈值进行改进。重复地对直方图进行计算以对灰度分割阈值改进，将该滤波后的差值图像分割为对象类和背景类。其中，对象类指的是变化区域，背景类指的是量化噪声区域。
其中，灰度分割阈值的计算公式如下：
Figure BDA0002644093020000072
其中，n为大于或者1的整数，Tn表示第n个灰度分割阈值，T(n+1)表示第n+1个灰度分割阈值，∑I(x，y)表示直方图中所有像素点的灰度值的和值，length(I(x，y)＞Tn)表示灰度值大于Tn的像素点的个数，length(I(x，y)＜Tn)表示灰度值小于Tn的像素点的个数。该公式表示，当Tn大于0.001时，n的取值从1开始增大，直至Tn小于或者等于0.001时，T(n+1)即为最终的灰度分割阈值。
例如图4所示，采用公式(3)确定的灰度分割阈值对应图4中的波谷位置，即波谷对应的灰度值分割了差值图像中噪声与有效变化区域，其中波谷左侧的所有像素点对应该差值图像的噪声，波谷右侧的所有像素点对应该差值图像的有效变化区域。对于该类型直方图，可采用自适应迭代阈值分割法来对均值滤波后的差值图像进行分割。即灰度值大于或者等于该灰度分割阈值的像素点组成的区域即为变化区域，灰度值小于该灰度分割阈值的像素点即为该差值图像的噪声。
在本实施例中，该差值图像中各像素点的灰度值与该灰度分割阈值的差值记为BW(x，y)。当灰度值大于或者等于该灰度分割阈值时，BW(x，y)赋值为1，当灰度值大于该灰度分割阈值时，BW(x，y)赋值为0。根据该灰度分割阈值对该滤波后的差值图像进行分割，得到该变化区域如图5所示。
S103、根据该变化区域对该当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧雷达态势图。
示例性地，根据该变化区域和该参考帧雷达态势图对该当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧前帧雷达态势图。
示例性地，可以根据如下公式，对当前帧雷达态势图进行重建，得到重建后的当前帧雷达态势图。其具体计算公式如下：
Figure BDA0002644093020000081
其中，curImg为当前帧雷达态势图；refImg为参考帧雷达态势图；newCurImg为重建后的当前帧雷达态势图。
当BW(x，y)＝0，newCurImg(x，y)＝refImg(x，y)，即某个像素点的灰度值小于灰度分割阈值时，该像素点在重建后的当前帧雷达态势图中的灰度值等于其在参考帧雷达态势图中的像素值，即噪声区域内的像素点的灰度值等于其在参考帧雷达态势图中的像素值；
当BW(x，y)＝1，newCurImg(x，y)＝curImg(x，y)，即某个像素点的灰度值大于或者等于灰度分割阈值时，该像素点在重建后的当前帧雷达态势图中的灰度值等于其在当前帧雷达态势图中的像素值，即变化区域内的像素点的灰度值等于其在当前帧雷达态势图中的像素值。
S104、将该重建后的当前帧雷达态势图进行编码并发送至解码端设备。
重建当前帧雷达态势图后，对该重建后的雷达态势图采用无损编码方式进行编码，例如JPEG、h264以及PNG编码等编码方式对该重建后的雷达态势图进行编码，生成编码后的码流，并将该编码后的码流发送至解码端设备。
解码端设备接收到该编码后的码流后，采用与编码方式对应的解码方式对该编码后的码流进行解码，生成解码后的当前帧雷达态势图。由于在编码过程中对当前帧雷达态势图进行了灰度级下降，因此，为显示正确当前帧雷达态势图，还需将解码后的当前帧雷达态势图进行灰度升级。灰度升级的公式如下：
newPixValue(x，y)＝pixValue(x，y)*level (5)；
其中，pixValue∈[0，32]为解码后的当前帧雷达态势图的灰度，newPixValue∈[0，255]为灰度升级后的当前帧雷达态势图的灰度，level为灰度升级的级数。
本公开实施例提供的图像编码方法，能够获取当前帧雷达态势图并对该当前帧雷达态势图进行灰度降级；对该当前帧雷达态势图进行灰度降级后，获取该当前帧雷达态势图的变化区域；根据该变化区域对该当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧雷达态势图；将该重建后的当前帧雷达态势图进行编码并发送至解码端设备，通过对该当前帧雷达态势图进行灰度降级，能够有效地减少编码量，进而减少当前帧雷达态势图在传输过程中码流；通过获取该当前帧雷达态势图的变化区域并根据该变化区域对该当前帧雷达态势图进行重建，能够有效地去除重建后的当前帧雷达态势图中的量化噪点，从而减少编码后的雷达态势图在传输过程中码流，提高图像传输效率。
基于上述对应的实施例中所描述的图像编码方法，下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。
本公开实施例提供一种图像编码装置，图6是本公开实施例提供的一种图像编码装置的结构图一，如图6所示，该图像编码置装置60包括：
当前帧雷达态势图获取模块601，用于获取当前帧雷达态势图并对所述当前帧雷达态势图进行灰度降级；
变化区域获取模块602，用于对所述当前帧雷达态势图进行灰度降级后，获取所述当前帧雷达态势图的变化区域；
当前帧雷达态势图重建模块603，用于根据所述变化区域对所述当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧雷达态势图；
当前帧雷达态势图编码模块604，用于将所述重建后的当前帧雷达态势图进行编码并发送至解码端设备。
在一个实施例中，如图7所示，该装置60还包括：
参考帧雷达态势图获取模块605，用于获取参考帧雷达态势图并对所述参考帧雷达态势图进行灰度降级，所述参考帧雷达态势图为所述当前帧雷达态势图前的任一帧雷达态势图；
变化区域获取模块603用于：
将所述当前帧雷达态势图与所述参考帧雷达态势图做差值运算，得到差值图像；
从所述差值图像中获取所述变化区域。
在一个实施例中，变化区域获取模块603用于：
对所述差值图像进行均值滤波，得到滤波后的差值图像；
对所述滤波后的差值图像进行分割，得到所述变化区域。
在一个实施例中，变化区域获取模块603用于：
获取所述滤波后的差值图像的直方图；
根据所述直方图获取灰度分割阈值；
根据所述灰度分割阈值对所述滤波后的差值图像进行分割，得到所述变化区域。
在一个实施例中，当前帧雷达态势图重建模块604用于：
根据所述变化区域和所述参考帧雷达态势图对所述当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧雷达态势图。
本公开实施例提供的图像编码装置，其实现过程和技术效果可以参见上述图1至图5实施例，在此不再赘述。
图8是本公开实施例提供的一种编码端设备的结构图，如图8所示，该编码端设备80包括：
处理器801和存储器802，所述存储器802中存储有至少一条计算机指令，所述指令由所述处理器801加载并执行以实现上述方法实施例中所描述的图像编码方法。
基于上述图1-图5对应的实施例中所描述的图像编码方法，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，例如，非临时性计算机可读存储介质可以是只读存储器(英文：Read Only Memory，ROM)、随机存取存储器(英文：Random Access Memory，RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储装置等。该存储介质上存储有计算机指令，用于执行上述图1-图5对应的实施例中所描述的图像编码方法，此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

Claims (10)

1.一种图像编码方法，其特征在于，包括：
获取当前帧雷达态势图并对所述当前帧雷达态势图进行灰度降级；
对所述当前帧雷达态势图进行灰度降级后，获取所述当前帧雷达态势图的变化区域；
根据所述变化区域对所述当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧雷达态势图；
将所述重建后的当前帧雷达态势图进行编码并发送至解码端设备。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前帧雷达态势图前，所述方法还包括：
获取参考帧雷达态势图并对所述参考帧雷达态势图进行灰度降级，所述参考帧雷达态势图为所述当前帧雷达态势图前的任一帧雷达态势图；
获取所述当前帧雷达态势图的变化区域包括：
将所述当前帧雷达态势图与所述参考帧雷达态势图做差值运算，得到差值图像；
从所述差值图像中获取所述变化区域。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述差值图像中获取所述变化区域包括：
对所述差值图像进行均值滤波，得到滤波后的差值图像；
对所述滤波后的差值图像进行分割，得到所述变化区域。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述滤波后的差值图像进行分割，得到所述变化区域包括：
获取所述滤波后的差值图像的直方图；
根据所述直方图获取灰度分割阈值；
根据所述灰度分割阈值对所述滤波后的差值图像进行分割，得到所述变化区域。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述变化区域对所述当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧雷达态势图包括：
根据所述变化区域和所述参考帧雷达态势图对所述当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧雷达态势图。
6.一种图像编码装置，其特征在于，包括：
当前帧雷达态势图获取模块，用于获取当前帧雷达态势图并对所述当前帧雷达态势图进行灰度降级；
变化区域获取模块，用于对所述当前帧雷达态势图进行灰度降级后，获取所述当前帧雷达态势图的变化区域；
当前帧雷达态势图重建模块，用于根据所述变化区域对所述当前帧雷达态势图进行重建，生成重建后的当前帧雷达态势图；
当前帧雷达态势图编码模块，用于将所述重建后的当前帧雷达态势图进行编码并发送至解码端设备。
7.根据权利要求6所述的装置，所述装置还包括：
参考帧雷达态势图获取模块，用于获取参考帧雷达态势图并对所述参考帧雷达态势图进行灰度降级，所述参考帧雷达态势图为所述当前帧雷达态势图前的任一帧雷达态势图；
所述变化区域获取模块用于：
将所述当前帧雷达态势图与所述参考帧雷达态势图做差值运算，得到差值图像；
从所述差值图像中获取所述变化区域。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述变化区域获取模块用于：
对所述差值图像进行均值滤波，得到滤波后的差值图像；
对所述滤波后的差值图像进行分割，得到所述变化区域。
9.一种编码端设备，其特征在于，所述编码端设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条计算机指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现权利要求1至权利要求5任一项所述的图像编码方法中所执行的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条计算机指令，所述指令由处理器加载并执行以实现权利要求1至权利要求5任一项所述的图像编码方法中所执行的步骤。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006226686A (ja) * 2005-02-15 2006-08-31 Japan Radio Co Ltd 画像データ生成装置、画像表示装置、レーダシステム
CN103198482A (zh) * 2013-04-07 2013-07-10 西安电子科技大学 基于差异图模糊隶属度融合的遥感图像变化检测方法
CN104052963A (zh) * 2013-03-13 2014-09-17 索尼公司 图像处理装置、图像处理方法和程序
CN104253804A (zh) * 2013-06-28 2014-12-31 广州华多网络科技有限公司 一种传输图像数据的方法及装置
KR20170031829A (ko) * 2015-09-11 2017-03-22 금호마린테크 (주) 선박 레이더를 이용한 물표의 획득 방법 및 이를 이용한 물표의 획득 시스템
CN110782501A (zh) * 2019-09-09 2020-02-11 西安万像电子科技有限公司 图像处理方法及装置
CN111372080A (zh) * 2020-04-13 2020-07-03 西安万像电子科技有限公司 雷达态势图的处理方法、装置、存储介质和处理器

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006226686A (ja) * 2005-02-15 2006-08-31 Japan Radio Co Ltd 画像データ生成装置、画像表示装置、レーダシステム
CN104052963A (zh) * 2013-03-13 2014-09-17 索尼公司 图像处理装置、图像处理方法和程序
CN103198482A (zh) * 2013-04-07 2013-07-10 西安电子科技大学 基于差异图模糊隶属度融合的遥感图像变化检测方法
CN104253804A (zh) * 2013-06-28 2014-12-31 广州华多网络科技有限公司 一种传输图像数据的方法及装置
KR20170031829A (ko) * 2015-09-11 2017-03-22 금호마린테크 (주) 선박 레이더를 이용한 물표의 획득 방법 및 이를 이용한 물표의 획득 시스템
CN110782501A (zh) * 2019-09-09 2020-02-11 西安万像电子科技有限公司 图像处理方法及装置
CN111372080A (zh) * 2020-04-13 2020-07-03 西安万像电子科技有限公司 雷达态势图的处理方法、装置、存储介质和处理器

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